Kendall의 일치성 계수는 여러 평가자가 동일한 표본을 평가할 때 순서형 평가의 연관성을 나타낸다.
Kendall의 계수는 일반적으로 계수형 합치도 분석에 사용된다.

Kendall의 계수 값은 범위가 0부터 1까지이다.
Kendall의 계수 값이 높을수록 연관성이 더 강하다. 일반적으로 Kendall의 계수가 0.9 이상이면
아주 좋은 것으로 간주된다. 높거나 유의한 Kendall의 계수는 평가자들이 표본을 평가할 때
본질적으로 동일한 표준을 적용한다는 것을 의미한다.
 
 

 

"Kendall의 상관 계수"

각 표본에 대해 이미 알려진 평가를 입력하는 경우에도 Kendall의 상관 계수를 계산할 수 있다.
각 평가자의 알려진 표준에 대한 동일성을 식별하기 위해 평가자별로 상관 계수를 제공하며,
모든 평가자의 표준에 대한 동일성을 표시하기 위해 전체 계수를 지정한다.
상관 계수는 특정 평가자가 일관성이 있지만 부정확한지 여부를 확인하는 데 도움이 된다.

Kendall의 계수 값 범위는 -1부터 1까지이다.
양의 값은 양의 연관성을 나타내고 음의 값은 음의 연관성을 나타내며 클수록 연관성이 크다.

"카파 통계량 또는 Kendall의 계수 선택방법"
 
 

 

   • 데이터가 명목형(참/거짓, 양호/불량, 바삭/딱딱/눅눅)인 경우에는 카파를 사용한다.
   • 데이터가 순서형(척도를 기준으로 등급이 매겨지는 경우)인 경우에는 카파 통계량 외에
     Kendall의 일치성 계수를 사용한다.
   • 데이터가 순서형이고 각 시행에 대해 알려진 표준이 있는 경우에는 카파 통계량 외에
     Kendall의 상관 계수를 사용한다.
 
Kendall의 계수는 등급 간의 연관성을 측정하는 반면 카파 통계량은 등급 간의 절대 합치도를 나타낸다.
따라서 카파 통계량은 모든 오분류를 동등하게 처리하지만 Kendall의 계수는 모든 오분류를 동등하게
처리하지 않는다.